La dispersione degli strumenti è un problema comune nei moderni stack di dati, in cui un'organizzazione finisce per utilizzare una moltitudine di strumenti che hanno scopi simili o sovrapposti. Questo può portare a inefficienze, aumento della complessità e difficoltà di manutenzione e aggiornamento dello stack.
Prima di affrontare il problema della dispersione degli strumenti nel vostro Modern Data Stack (MDS), dobbiamo definire che cos'è un Modern Data Stack e quali strumenti si trovano di solito all'interno dell'MDS di un'organizzazione.
Che cos'è un moderno stack di dati?
Un moderno data stack è un insieme di strumenti e tecnologie utilizzati per gestire e analizzare i dati in un'organizzazione. In genere comprende strumenti per l'archiviazione dei dati, l'elaborazione dei dati, la visualizzazione dei dati, la governance dei dati e altre funzioni chiave.
Un moderno stack di dati è progettato per supportare l'intera gamma di esigenze di gestione e analisi dei dati in un'organizzazione. Può includere strumenti per lavorare con dati strutturati e non strutturati, strumenti per eseguire analisi complesse dei dati e strumenti per la visualizzazione e il reporting dei dati.
Gli strumenti e le tecnologie specifiche incluse in un moderno data stack variano a seconda delle esigenze specifiche dell'organizzazione. Tuttavia, in generale, uno stack di dati moderno includerà una combinazione di strumenti on-premises e basati su cloud, e potrà includere sia tecnologie open-source che proprietarie.
Nel complesso, un moderno data stack è un componente essenziale della strategia di gestione dei dati di un'organizzazione e può contribuire a garantire che i dati siano gestiti e analizzati in modo coerente, efficiente ed efficace.
Esistono molti strumenti diversi che vengono comunemente utilizzati nei moderni stack di dati. Alcuni dei più popolari includono:
- Strumenti di archiviazione e gestione dei dati, come i database relazionali (ad esempio MySQL, Oracle), i database non relazionali (ad esempio MongoDB, Cassandra) e i data warehouse (ad esempio Amazon Redshift, Snowflake, Databricks, Azure Synapse e Google BigQuery).
- Strumenti di elaborazione dati, come Hadoop, Spark, Iceberg e Flink.
- Strumenti di visualizzazione dei dati, business intelligence (BI) e reporting, come Tableau, Qlik, Looker e PowerBI.
- Strumenti di governance e gestione dei dati, come Collibra, Informatica e Alation.
- Strumenti di apprendimento automatico (ML) e intelligenza artificiale (AI), come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.
- Strumenti di collaborazione e condivisione dei dati, Come Slack, Asana e Jira.
- Strumenti di ingestione dei dati, come Alooma, Apache NiFi, AWS Glue, Fivetran, StreamSets e Talend. Questi strumenti vengono utilizzati per acquisire e trasferire i dati da una serie di endpoint di origine, tra cui database, file e fonti di dati in streaming, agli endpoint di destinazione del data warehouse.
- Strumenti di trasformazione dei dati, Come Apache Beam, dbt e Google Cloud Data Fusion. Questi strumenti vengono utilizzati per trasformare e pulire i dati e prepararli per l'analisi o l'archiviazione.
- Strumenti di reverse ETL, come Hevo Data e Hightouch. Questi strumenti vengono utilizzati per scaricare, o esportare, i dati da database e data warehouse e poi caricarli in altre fonti, come le applicazioni.
- Strumenti di orchestrazione dei dati, come Apache Airflow, Azure Data Factory e Google Cloud Composer. Questi strumenti sono utilizzati per automatizzare e gestire il flusso di dati tra i diversi sistemi e processi di uno stack di dati.
Questi sono solo alcuni esempi dei numerosi strumenti comunemente utilizzati nei moderni data stack. Gli strumenti e le tecnologie specifiche utilizzate variano a seconda delle esigenze specifiche dell'organizzazione.
Come si può notare, ci sono molti strumenti che si appoggiano l'uno all'altro. Questo ci porta al prossimo argomento: la dispersione degli strumenti.
Che cos'è il Tool Sprawl?
La dispersione degli strumenti è una situazione in cui un'organizzazione utilizza un gran numero di strumenti con scopi simili o sovrapposti.
Questo può portare a inefficienze, aumento della complessità e difficoltà di manutenzione e aggiornamento dello stack.
Come superare la dispersione degli strumenti?
Per superare la dispersione degli strumenti, le organizzazioni devono adottare un approccio strategico alla selezione e alla gestione degli strumenti. Questo dovrebbe comportare una revisione e una valutazione regolare degli strumenti utilizzati, concentrandosi sulla standardizzazione e sul consolidamento, ove possibile.
Un passo fondamentale per affrontare la dispersione degli strumenti è stabilire una chiara struttura di governance per lo stack di dati. Ciò dovrebbe comportare la definizione di ruoli e responsabilità per i diversi team e individui e la definizione di politiche e procedure chiare per la selezione, l'implementazione e la manutenzione degli strumenti. In questo modo si può garantire che i nuovi strumenti vengano valutati attentamente e integrati nello stack in modo da evitare duplicazioni e massimizzare l'efficienza.
Un altro passo importante è quello di stabilire un'architettura dei dati comune che possa supportare l'uso di più strumenti. Ciò può contribuire a garantire che lo stack di dati sia flessibile e scalabile e che possa accogliere nuovi strumenti e tecnologie man mano che emergono. Può anche contribuire a migliorare la qualità e la coerenza dei dati, fornendo un quadro coerente per la gestione e l'analisi dei dati.
Oltre a queste fasi, le organizzazioni possono anche considerare l'adozione di un approccio alla gestione dei dati basato su una piattaforma. Ciò comporta l'utilizzo di un'unica piattaforma integrata in grado di supportare l'intera gamma di esigenze di gestione e analisi dei dati, anziché affidarsi a più strumenti. Ciò può contribuire a semplificare lo stack dei dati e a ridurre la complessità della gestione e della manutenzione di più strumenti.
In generale, per superare la dispersione degli strumenti in uno stack di dati moderno è necessario un approccio strategico e coordinato che preveda la revisione e la valutazione periodica degli strumenti utilizzati e l'attenzione alla standardizzazione, al consolidamento e all'integrazione. Adottando questi accorgimenti, le aziende possono migliorare l'efficienza e l'efficacia del loro stack di dati e garantire che siano in grado di estrarre il massimo valore dai loro dati.
Cinque modi per semplificare lo stack di dati moderno
Le organizzazioni possono adottare una serie di misure per semplificare il loro moderno stack di dati. Questi includono:
- Stabilire una chiara struttura di governance per lo stack di dati. Questo dovrebbe comportare la definizione di ruoli e responsabilità per i diversi team e individui e la definizione di politiche e procedure chiare per la selezione, l'implementazione e la manutenzione degli strumenti.
- Esaminare e valutare regolarmente gli strumenti utilizzati. Questo può aiutare a identificare gli strumenti che non vengono utilizzati in modo efficace o che non forniscono un valore significativo, e può consentire all'organizzazione di prendere in considerazione alternative o consolidamenti.
- Concentrarsi sulla standardizzazione e sul consolidamento, ove possibile. Ciò può comportare l'utilizzo di una serie di strumenti comuni a diversi team o reparti, oppure il consolidamento di più strumenti in un'unica piattaforma.
- Adottare un'architettura dei dati comune. Questo può aiutare a garantire che lo stack di dati sia flessibile e scalabile e che possa accogliere nuovi strumenti e tecnologie man mano che emergono.
- Considerare un approccio alla gestione dei dati basato su una piattaforma. Ciò comporta l'utilizzo di un'unica piattaforma integrata in grado di supportare l'intera gamma di esigenze di gestione e analisi dei dati, anziché affidarsi a più strumenti.
Adottando queste misure, le organizzazioni possono semplificare il loro moderno stack di dati e ridurre la complessità e l'inefficienza associate alla dispersione degli strumenti. Ciò può contribuire a migliorare l'efficienza e l'efficacia delle attività di gestione e analisi dei dati, consentendo di estrarre il massimo valore dai dati.
